在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体指什么现象？

过拟合是指模型在训练数据拟合呈过当的情况，反应到评估指标上，就是模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上的表现很差。欠拟合指的是模型在训练和预测时都不好的情况。

能否说出几种降低过拟合和欠拟合风险的方法？

降低过拟合风险的方法：

１.从数据入手，获得更多的训练数据。使用更多的训练数据是解决过拟合问题最有效的手段，因为更多的样本能够让模型学习到更多更有效的特征，减少噪声的影响。当然，直接增加实验数据一般是很困难的，但是可以通过一定的规则来扩充训练数据。比如在图像分类问题上，可以通过图像的平移，旋转，缩放等方式扩充数据，更进一步地，可以使用生成式对抗网络来合成大量新训练数据。

２.降低模型的复杂度，在数据较少时，模型过于复杂是产生过拟合的主要因素，适当降低模型复杂化度可以避免模型拟合过多的采样噪声。例如在神经网络模型中减少网络层数，神经元个数等，在决策树模型中降低树的深度，进行剪枝。

３，正则化方法。给模型参数加上一定正则约束，比如将权值大小加入到损失函数总。

４.集成学习方法。集成学习是吧多个模型集成在一起，来降低单一模型过拟合风险，如Ｂａｇｇｉｎｇ方法。

降低　欠拟合风险的方法：

１.添加新特性。当特征不足或者现有特征与样本标签的相关性不强时，模型容易出现欠拟合。通过挖掘上下文特征　　ＩＤ类特征　　组合特征　等新的特征，往往能够取得很好的效果。在深度学习的潮流中，有很多模型可以帮助完成特征工程，如因子分解机，梯度提升决策树，Ｄｅｐｐ－ｃｏｒｓｓｉｎｇ等都成为丰富特征的方法。

２.增加模型复杂度，简单模型的学习能力较差，通过增加模型的复杂度可以使模型拥有更强的拟合能力。例如在线性模型中增加高次项，在神经网络模型中增加网络层数和神经元个数。

３.减小正则化系数。正则化是用来防止过拟合的，但当模型出现欠拟合现象时，则需要有针对性的减小正则化系数。

什么是欠拟合现象_在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体指什么现象？能否说出几种降低过拟合和欠拟合风险的方法？...相关推荐

  1. 什么是欠拟合现象_在模型评估过程中，过拟合和欠拟合具体指什么现象

    在模型评估过程中,过拟合和欠拟合具体指什么现象? 过拟合是指模型对于训练数据拟合呈过当的情况,反映到评估指标上,就是模型在训练集上的表现好,但是在测试集和新数据上的表现较差. 欠拟合指的是模型在训练和 ...

  2. 模型评估过程中，有哪些主要的验证方法？

    目录 1 Holdout检验 2 交叉检验 2.1 Leave p-out cross-validation 2.2 Leave-one-out cross-validation 2.3 Holdou ...

  3. python 拟合正态分布_如何在Python中拟合双高斯分布？

    我试图使用Python获得数据(link)的双高斯分布.原始数据的格式为: 对于给定的数据,我想获得图中所示峰值的两个高斯分布.我用以下代码(source)进行了尝试:from sklearn imp ...

  4. python 拟合圆心_如何用python中的最小二乘法求圆心？

    我试图拟合一些数据点以找到圆的中心.以下所有点都是围绕圆周长的噪声数据点:data = [(2.2176383052987667, 4.218574252410221), (3.30412145169 ...

  5. 什么是欠拟合现象_深度学习中过拟合、欠拟合问题及解决方案

    在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候,因为在统计学习中,假设数据满足独立同分布(i.i.d,independently and identically distributed),即当前已产生的数据 ...

  6. 欠拟合和过拟合以及如何选择模型

    模型选择.欠拟合和过拟合 在前几节基于Fashion-MNIST数据集的实验中,我们评价了机器学习模型在训练数据集和测试数据集上的表现.如果你改变过实验中的模型结构或者超参数,你也许发现了:当模型在训 ...

  7. 误差函数拟合优缺点_欠拟合、过拟合及如何防止过拟合

    对于深度学习或机器学习模型而言,我们不仅要求它对训练数据集有很好的拟合(训练误差),同时也希望它可以对未知数据集(测试集)有很好的拟合结果(泛化能力),所产生的测试误差被称为泛化误差.度量泛化能力的好 ...

  8. 模型优化中的过拟合与欠拟合

    知识点:过拟合.欠拟合,以及它们与正则化的权重.模型参数的复杂度.和训练集样本数的关系图 转载:http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/493 ...

  9. 多因素分析模型解决方法_选择模型方法的8个决定因素

    多因素分析模型解决方法 Finally, all data were cleansed and ready to analyze. Andy started overenthusiastically ...

最新文章

  1. 第五章 有限脉冲响应滤波器（ba，我终于懂FIR滤波器了）
  2. WebP 大战 JPEG，谁才是真正的王者？
  3. ajax中return不生效
  4. 音视频技术开发周刊 | 140
  5. vue的钩子函数created以及mounted的示意(转载)
  6. 团队作业7——Beta版本冲刺计划及安排
  7. docker run命令_CVE-2019-14271：Docker cp命令漏洞分析
  8. ExcelToDataTable
  9. 4.linux基础1
  10. java分布式_学习分布式无从入手？阿里Java架构师分享分布式架构必读书籍
  11. 怎么修改探索者服务器地址,探索者可不可以修改快捷键???
  12. IEEE1588 同步机制
  13. 360“隐私保护器”真相
  14. 微软webcast系列视频课程索引(zt)
  15. [008]菠萝咕老肉的做法(全程图)
  16. html5简单幻灯片图片转换,用纯CSS实现简单的相册幻灯片
  17. hanmming窗和hamming窗的作用
  18. android 高德地图范围圆圈公里_根据坐标点显示地图显示范围（高德地图）
  19. 惊呆了！我用 Python 可视化分析和预测了 2022 年 FIFA世界杯
  20. 特斯拉电动卡车发布会背后：愿景、股价与产能

热门文章

  1. JS 中的 栈内存和堆内存
  2. 一个汉字占多少字节?
  3. Java 理解点整理：父类引用指向子类对象(多态)
  4. audio 临时总结
  5. Thoughtworks Tech Radar Vol 24 解读
  6. 数据库执行source报错：mysql ERROR 1064(42000)
  7. 模仿cnGameJs写的简单的坦克大战
  8. ubuntu安装redis
  9. 裸跑2440启动MMC后LED全亮或者全灭问题
  10. 机器学习中分类模型的评估方法之--Kappa系数